鉴于小波多尺度分解与重构在图像的编码、压缩、去燥、融合等方面的重要作用，介绍了Haar 小波的尺度函数与小波函数，给出了Haar 小波多尺度分解与重构的算法，并进行成功验证。结果表明，多尺度分解将图像分解成一个简单的多层次框架，框架的每个分量具有独特的频率特性和空间取向特性，同时重构算法能很好地恢复图像

系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。

基于改进PCNN和多尺度分解的图像融合新方法

行业分类-设备装置-基于2D离散小波多尺度分解构建3D位场的方法.zip